[发明专利]一种基于神经网络和地理影响的兴趣点推荐方法有效
| 申请号： | 202010309687.2 | 申请日： | 2020-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN111538916B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 曾骏;唐浩然;于扬;姚娟;文俊浩 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06F16/9537 | 分类号： | G06F16/9537;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 重庆晟轩知识产权代理事务所(普通合伙) 50238 | 代理人： | 王海凤 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于神经网络和地理影响的兴趣点推荐方法，具体的：获取用户的历史签到数据；分别以双通道的神经网络的形式，对用户向量和位置向量进行降维，使得用户和位置处于同一维度的向量空间；将降维后的用户向量和位置向量传入联合神经网络，同时结合它们内积的结果，得到联合神经网络的预测输出；基于均方损失函数，采用梯度下降算法，对所有神经网络层进行训练并不断更新未知参数；基于全体签到数据中的每相邻两点之间的地理距离，采用幂律分布来模拟用户访问下一个位置的距离可能性，并根据距离可能性的大小进行排序，生成推荐列表输出。本发明方法运用深度学习技术，充分挖掘用户对兴趣点的潜在偏好和移动模式，且极大地缩短计算时间，节约计算成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 地理 影响 兴趣 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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